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白宮今天公布30位總統科技顧問會議成員名單，其中包括出身台灣的微處理器大廠 #超微（AMD）總裁 #蘇姿丰。她是首位獲得電機及電子工程師協會（IEEE）大獎的女性，2020年被「財星雜誌」評選為年度商業人物第2名！
這個美國科技界最有權勢的台灣女性，當初在超微搖搖欲墜的時刻出任執行長大位，她是如何翻轉陷入10年低潮的公司？...⬇️⬇️⬇️
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【邊緣視覺，神通廣大】
機器視覺是包含圖像、機械、控制、光學、感測器、類比半導體和數位半導體等多項內容的綜合技術，它具有高度的靈活性和適應能力，在大批量重複性的工業製造中，可顯著提升製造效率並降低人工成本，在不適合人工作業的危險環境發揮作用，同時還能超越人類肉眼的視覺範圍，根據需求「觀察」到更多有用資訊。
人類透過大腦和眼睛還有其他四種感知能力實現對外部的觀察和理解，機器視覺也在做同樣的事情，是機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 技術的基礎。透過機器視覺搜集到的資訊，進行機器學習，分辨出目標、時間地點等基本資訊，再借助 AI 技術進行認知推理做出決策。
隨著運算設備的能力攀升，機器視覺的資訊處理能力正變得日益強大。設計人員不斷地在效率和靈活性這兩個方向上尋找平衡點，CPU、FPGA、ASIC 器件在機器視覺應用中扮演著最強大腦的作用。物聯網 (IoT) 設備的大規模普及，讓運算資源更加靠近機器視覺成為新的趨勢。基於微控制器 (MCU)、微處理器 (MPU) 的邊緣端機器視覺成為市場熱點。
延伸閱讀：
《機器多「看」，我們省心》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0913/49000.html
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【多核、異構，MCU/MPU 不一樣了！】
越來越多包含微控制器 (MCU)、微處理器 (MPU) 設備加入數位化行列，且朝「多重處理器」趨勢邁進，每個 MCU 內部都是一顆 CPU (中央處理單元)，有些還會配置第二或第三核心負責處理專屬功能，包括從無線電到機器學習 (ML) 等各種任務；而單晶片 (SoC) 架構的挑戰是：平衡元件要求、以更高的效率完成任務，多重核心在這方面將持續扮演重要角色，包括管理通訊、資料、排程等作業也將變得更加複雜，其最大挑戰很可能是如何管理在多重核心元件上運行的軟體。
各界普遍認同摩爾定律與 Dennard 縮放比例定律已近終點，但運算需求的成長速度卻日漸加快，因此，未來將會需要更加複雜的異質化 SoC 架構。與此同時，MCU 與 MPU 的界線越來越模糊，有產業先進認為其中一個主要區別是：工作頻率。此外，MCU 屬於單核架構，專注在控制層面、涵蓋類比輸入與輸出的控制動作；而 MPU 可能是單核心或多核心，專注於處理資料、而非處理或量測類比輸入或輸出訊號，幾乎都會用外部記憶體來存放程式資料，速度屬次要參數。
實際上，高性能的 MCU 已經可以運行作業系統。值得留意的是，RISC-V 市佔率正持續攀升，尤其低階 MCU 領域已逐漸取代 Arm 32 位元 MCU (Cortex-M)，恩智浦 (NXP) 則計劃在某些新處理器子系統中將 RISC-V 作為共同處理器。芯科科技 (Silicon Labs) 認為：RISC-V 架構仍在持續演進，相比其他成熟的 RISC 價格，最大的差異是忠誠度、可用的工具、軟體以及新架構在沒有大量測試及實用基礎下的信心度等，其成長性或與成熟度互為因果。
延伸閱讀：
《數位化轉型中的 MCU》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0813/48768.html
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